Ekstraksi Data Tidak Terstruktur dengan NLP Machine Learning

Perkembangan teknologi digital saat ini menghasilkan ledakan data yang tidak dapat terbendung lagi atau disebut era big data. Sebagian besar data yang dihasilkan saat ini berupa data tidak terstruktur, seperti teks, gambar, audio, dan video, terutama yang bersumber dari media sosial, email, dan ulasan online. 

Data tidak terstruktur ini memiliki potensi besar untuk diekstraksi dan dimanfaatkan, namun membutuhkan metode yang tepat untuk dapat mengolahnya sehingga dapat menjadi sebuah wawasan yang berharga. Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mengekstraksi informasi dari data tidak terstruktur adalah Natural Language Processing (NLP).

NLP merupakan salah satu cabang dari teknologi kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Teknologi ini memungkinkan komputer untuk memahami, menginterpretasi, dan memanipulasi teks atau data bahasa manusia. Dalam konteks ekstraksi informasi pada data tidak terstruktur, NLP berperan penting dalam berbagai tahapannya. 

Ingin tahu tahap dan peran NLP Machine Learning untuk ekstraksi data tidak terstruktur? Simak pembahasannya berikut ini!

1. Preprocessing Data

Tahap awal yang dilalui dalam proses ekstraksi informasi menggunakan NLP adalah preprocessing data. Pada tahap ini, data yang berbentuk teks yang tidak terstruktur diubah menjadi format yang dapat diproses oleh sistem NLP.

Beberapa langkah preprocessing yang umum dilakukan antara lain:

• Tokenisasi: Memecah teks menjadi unit-unit terkecil seperti kata, frasa, atau kalimat.

• Normalisasi: Menyeragamkan bentuk kata, seperti mengubah kata berimbuhan menjadi bentuk dasarnya.

• Stopword removal: Menghilangkan kata-kata yang dianggap tidak penting, seperti kata penghubung dan kata ganti.

• Stemming atau lemmatisasi: Mengubah kata-kata menjadi bentuk dasar atau lema-nya.

Sumber: datascientest.com

2. Ekstraksi Entitas 

Setelah tahap preprocessing, NLP dapat digunakan untuk mengekstraksi entitas penting dari teks. Entitas dapat berupa nama orang, organisasi, lokasi, produk, atau konsep lainnya yang relevan dengan domain tertentu. Teknik-teknik yang dapat digunakan untuk ekstraksi entitas antara lain:

• Rule-Based Extraction: Menggunakan kumpulan aturan atau pola yang ditetapkan secara manual untuk mengidentifikasi entitas.

• Machine Learning-Based Extraction: Melatih model machine learning untuk mengidentifikasi entitas berdasarkan fitur-fitur teks, seperti konteks, pola, atau ciri morfologis.

• Hybrid Approach: Menggabungkan pendekatan rule-based dan machine learning untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

  
  

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

3. Analisis Sentimen 

Selain ekstraksi entitas, NLP juga dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen pada data teks tidak terstruktur. Analisis sentimen bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan opini, sikap, atau emosi yang terkandung dalam sebuah teks.

Berikut adalah beberapa teknik yang dapat digunakan untuk analisis sentimen, yaitu:

• Lexicon-Based Approach: Menggunakan kamus atau leksikon yang berisi kata-kata beserta polaritas (positif, negatif, atau netral) untuk menentukan sentimen suatu teks.

• Machine Learning-Based Approach: Melatih model machine learning untuk mengklasifikasikan sentimen teks berdasarkan fitur-fitur yang relevan, seperti kata-kata kunci, n-gram, atau struktur sintaksis.

• Hybrid Approach: Menggabungkan pendekatan lexicon-based dan machine learning untuk mendapatkan hasil analisis sentimen yang lebih akurat.

4. Peringkasan Teks 

Selain ekstraksi entitas dan analisis sentimen, NLP juga dapat digunakan untuk meringkas teks yang panjang menjadi versi yang lebih singkat dan padat. Teknik peringkasan teks yang umum digunakan antara lain untuk:

• Extractive Summarization: Memilih kalimat-kalimat penting dari teks asli berdasarkan kriteria tertentu, seperti frekuensi kata kunci, posisi kalimat, atau skor relevansi.

• Abstractive Summarization: Menghasilkan ringkasan baru dengan menggunakan teknik pemahaman bahasa alami, seperti penggabungan atau parafrase, untuk menghasilkan teks yang lebih ringkas dan koheren.

• Hybrid Approach: Menggabungkan pendekatan extractive dan abstractive untuk menghasilkan ringkasan yang lebih komprehensif.

5. Contoh Aplikasi NLP dalam Ekstraksi Informasi Data Tidak Terstruktur

Aplikasi NLP dalam ekstraksi data tidak terstruktur telah banyak diterapkan dalam berbagai domain untuk mengekstrak informasi dari data tidak terstruktur. Berikut beberapa contoh aplikasi NLP dalam ekstraksi informasi:

• Analisis sentimen pada ulasan produk atau jasa untuk memahami persepsi pelanggan.

• Ekstraksi informasi penting dari dokumen hukum atau peraturan pemerintah.

• Peringkasan berita atau artikel untuk menyajikan informasi secara ringkas.

• Identifikasi entitas dan relasi pada data ilmiah atau medis untuk memahami wawasan baru.

• Klasifikasi dan pengkategorian dokumen bisnis atau administrasi pemerintahan.

Sumber: datascientest.com

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner 

6. Prospek Pengambangan NLP

Tantangan dan Prospek Pengembangan Meskipun NLP telah menunjukkan kemampuannya dalam ekstraksi informasi pada data tidak terstruktur, terdapat beberapa tantangan yang perlu dihadapi, seperti adanya ambiguitas dan variasi bahasa, keterbatasan data anotasi atau label untuk melatih machine learning, serta perlunya upaya yang lebih untuk menjamin keamanan datanya.

Meskipun demikian, prospek pengembangan NLP dalam ekstraksi informasi pada data tidak terstruktur cukup cerah. Beberapa tren pengembangan yang dapat diamati antara lain:

• Peningkatan akurasi dan keandalan model NLP melalui pengembangan arsitektur deep learning yang lebih canggih.

• Adaptasi model NLP untuk berbagai bahasa dan konteks budaya yang lebih beragam.

• Integrasi NLP dengan teknologi lain, seperti computer vision dan speech recognition, untuk mengekstraksi informasi dari berbagai jenis data.

• Pengembangan aplikasi NLP yang lebih spesifik untuk domain tertentu, seperti kesehatan, keuangan, atau hukum.

• Peningkatan efisiensi komputasi dan skalabilitas sistem NLP untuk menangani volume data yang semakin besar.

Oleh karenanya, teknologi NLP Machine Learning memainkan peran yang sangat penting dalam ekstraksi informasi pada data tidak terstruktur. Melalui berbagai teknik, seperti preprocessing data, ekstraksi entitas, analisis sentimen, dan peringkasan teks, NLP Machine Learning mampu mengubah data mentah menjadi informasi yang berharga. Aplikasi NLP dalam ekstraksi informasi telah banyak diterapkan di berbagai domain, sehingga prospek pengembangannya sangat menjanjikan di masa depan. 

Nah, kamu ingin mengembangkan berbagai teknologi Machine Learning seperti contoh di atas? Yuk, pelajari caranya dan gali keterampilan kamu tentang Machine Learning dengan mulai membangun pemahaman mendasar kamu tentang Machine Learning dan AI dengan  Sign Up ke platform  DQLab! Banyak modul berkualitas yang telah disusun khusus oleh para ahli sesuai kebutuhan industri yang komprehensif.

Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun
  
  

Tidak cuma itu, di DQLab kamu juga bisa merasakan pengalaman belajar dengan metode HERO yakni Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri untuk menguasai Machine Learning dengan modulnya atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab sekarang!

Penulis: Lisya Zuliasyari